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利用数据挖掘技术对设备监测数据进行分析,可以建立较准确的故障诊断及预警模型,但随着故障数据库的扩大,如何利用新增数据进行快速诊断成为急需解决的问题.针对上述问题,提出了加权关联规则增量更新模型,该模型直接对新增数据进行频繁项集挖掘,在一定程度上缩减了矩阵规模.通过算例证明了其挖掘结果的准确率明显优于经典的增量模型一FUP.